Este trabajo de investigación analiza las diferentes generalidades de clusterización en la cual se estudiarán diferentes técnicas de clasificación como: aprendizajes Supervisado y no supervisado partiendo desde el proceso KDD (Knowledge Discovery in Databases) el cual es interactivo e iterativo que involucra numerosos pasos con la intervención del usuario en la toma de decisiones. Continuará luego con los métodos de segmentación clasificados en 3 grandes grupos, que son: partición, densidad y difusos, conociendo sus usos, beneficios, restricciones y las posibles mejoras realizadas. Estos métodos de segmentación de datos se encargan de hacer un análisis de perfilamiento de los datos, con el objetivo de encontrar patrones y entender su comportamiento, por este motivo es necesario realizar una validación de índices para los clústeres...